인공지능(AI) (139) 썸네일형 리스트형 통신 분야 AI 기반 네트워크 최적화 (4) 통신 분야 인공지능 인공지능은 네트워크 최적화의 새로운 가능성을 열면서 통신 산업을 변화시키고 있습니다. 인공지능 기반 최적화 솔루션 인공지능 기반 최적화 솔루션은 변화하는 조건과 수요에 기반하여 통신 회사가 실시간으로 네트워크를 개선할 수 있도록 합니다. 이러한 솔루션은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 네트워크 데이터를 분석하고 미래의 네트워크 성능을 예측하여 운영자가 네트워크 최적화에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 네트워크 문제를 사전에 식별하고 해결함으로써 인공지능 기반 최적화를 통해 다운타임과 운영 중단을 방지하고 지연 시간 및 네트워크 혼잡을 줄일 수 있습니다. 또한 네트워크 분석을 기반으로 한 정보에 입각한 결정을 통해 데이터 전송 속도가 빨라지고 네트워크 용량이 증가하며 .. 통신 분야 AI 기반 네트워크 최적화 (3) 네트워크 최적화 기법 네트워크 관리자는 아래와 같은 네트워크 최적화 기술을 구현하여 네트워크 성능을 향상시키고 비용을 절감하며 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. - 혼합 제어: 이 기술은 혼잡을 방지하고 중요한 트래픽이 우선 순위가 되도록 네트워크의 데이터 흐름을 제어하는 것을 포함합니다. 지연 시간을 줄이고 네트워크 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 로드 밸런싱: 로드 밸런싱은 오버로드를 방지하고 고가용성을 보장하기 위해 여러 서버에 걸쳐 네트워크 트래픽을 고르게 분산합니다. 리소스 활용률을 최적화하고 네트워크 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. - QoS(Quality of Service): QoS는 네트워크 트래픽의 중요도에 따라 우선 순위를 결정하는 기술로 중요한.. 통신 분야 AI 기반 네트워크 최적화 (2) 네트워크 최적화 네트워크 최적화는 컴퓨터 네트워크의 성능, 효율성 및 신뢰성을 향상시키는 것을 포함하며, 라우터, 스위치, 서버 및 프로토콜과 같은 다양한 네트워크 구성 요소를 분석하고 미세 조정하여 활용률을 극대화하고 응답 시간을 최소화합니다. 네트워크 최적화의 목적은 사용을 최적화함으로써 고품질의 사용자 경험을 제공하고 네트워크 인프라 비용을 절감하는 것입니다. 이는 트래픽 쉐이핑, 로드 밸런싱 및 프로토콜 최적화 기술을 사용하여 달성할 수 있습니다. 트래픽 쉐이핑은 혼잡을 방지하고 중요한 트래픽이 우선 순위가 되도록 네트워크의 데이터 흐름을 제어하는 것을 포함합니다. 로드 밸런싱은 과부하를 방지하고 고가용성을 보장하기 위해 여러 서버에 걸쳐 네트워크 트래픽을 고르게 분산합니다. 마지막으로 프로토콜 .. 통신 분야 AI 기반 네트워크 최적화 (1) 통신 환경은 빠르게 진화하고 있으며, 인공지능(AI)이 이러한 변화의 선두에 있습니다. 인공지능이 파동을 일으키는 한 분야는 네트워크 최적화인데, 이는 네트워크 성능과 효율성을 극대화하는 데 중점을 둔 프로세스입니다. 오늘부터는 AI 기반 네트워크 최적화가 복잡하고 데이터가 많이 사용되는 네트워크를 관리하는 통신 회사의 어려움을 어떻게 극복하고 있는지 살펴볼 것입니다. AI 기반 네트워크 최적화의 세계를 자세히 살펴볼 준비를 합니다. 실시간 분석을 강화하고 자원 할당을 자동화하며 원활한 연결을 보장하는 역할을 탐구합니다. 또한 네트워크 성능 개선, 비용 절감 및 우수한 사용자 경험을 포함한 다양한 이점에 대해 살펴볼 것입니다. 통신 산업에 혁신을 일으키고 미래를 형성하는 혁신을 알아보겠습니다. 글로벌 텔.. 머신러닝 파이프라인 (5) 머신러닝 파이프라인의 사용 사례 건강 관리: 구글의 당뇨병 망막병증 검출 구글은 실명으로 이어질 수 있는 당뇨병 합병증인 당뇨병 망막병증을 검출하기 위한 ML 파이프라인을 개발했습니다. 이 파이프라인은 망막 이미지를 전처리한 다음 딥 러닝 모델을 적용하여 상태의 징후를 식별합니다. 모델은 레이블이 지정된 이미지의 대규모 데이터 세트에서 훈련되었으며 정확도를 유지하기 위해 지속적으로 업데이트됩니다. 모델은 93.72%의 정확도, 97.30%의 민감도, 92.90%의 특이도를 달성했습니다. 재무: JP모건의 록스엠 거래 알고리즘 JP모건은 방대한 양의 과거 거래 데이터를 처리하고, 기계 학습 알고리즘을 적용하여 패턴을 식별하고, 이 정보를 사용하여 최적의 시간에 거래를 실행하는 파이프라인을 구현했습니다. 이.. 머신러닝 파이프라인 (4) 머신러닝 파이프라인을 구축할 때 고려해야 할 사항 기계 학습 파이프라인을 구축하는 것은 몇 가지 요소를 신중하게 고려하고 계획해야 하는 중요한 프로젝트입니다. 다음 내용에서 해당 요소들에 대해 알아보겠습니다. - 문제 및 데이터 이해: 먼저 해결하고자 하는 문제를 명확하게 정의합니다. 예를 들어, 고객 이탈을 예측하려면 먼저 고객 이탈 가능성을 나타내는 요소를 알아야 합니다. 이러한 이해는 모델 교육에서 사용할 기능 선택에서 모델 선택 자체에 이르기까지 파이프라인의 모든 단계에 영향을 미칩니다. 또한, 사용 가능한 데이터를 초기에 검사하여 그에 따라 파이프라인을 설계합니다. 예를 들어, 대부분의 데이터가 텍스트 기반인 경우, LPN(자연 언어 처리) 기술을 파이프라인에 통합하기를 원할 수 있습니다. - .. 머신러닝 파이프라인 (3) 머신러닝 파이프라인 관련 과제 기계 학습 파이프라인은 AI의 강력한 자산이지만 특정 과제도 제시합니다. 첫 번째 과제는 파이프라인 자체를 설계하고 설정하는 것입니다. 파이프라인을 설정하고 유지하는 것은 복잡성, 필요한 전문 지식, 관련 비용 및 지속적인 모니터링 및 업데이트의 필요성으로 인해 어려울 수 있습니다. 이를 위해서는 데이터 처리 순서, 모델 교육, 평가 및 구축 단계의 신중한 조정이 필요합니다. 또한 이 초기 설정에는 소규모 단순 프로젝트의 경우 $10,000에서 대규모 조직의 복잡한 프로젝트의 경우 훨씬 더 많은 투자가 필요합니다. 파이프라인을 유지하는 것이 다음 과제입니다. ML 모델은 시간이 지남에 따라 입력 데이터와 목표 변수 사이의 관계가 변하는 "개념 드리프트"로 인해 종종 어려움을.. 머신러닝 파이프라인 (2) 머신러닝 파이프라인의 이점 잘 구성된 머신러닝 파이프라인은 데이터 과학자나 AI 엔지니어를 위한 강력한 도구로 많은 이점을 제공합니다. 그 핵심 이점은 효율성, 일관성, 확장성, 재현성 및 협업과 관련이 있습니다. 효율성 필기 인식 프로세스를 생각해 볼때 파이프라인이 없다면 엔지니어는 필기 샘플을 수동으로 수집하고 데이터를 정리한 후 최종적으로 배포해야 합니다. 이제 처리해야 할 필기 샘플이 10,000개라고 가정합니다. 데이터 수집에서 모델 배포까지 전체 프로세스를 자동화함으로써 파이프라인은 각 단계에서 수동으로 개입할 필요가 없습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 사람의 실수 위험을 줄여 전체 프로세스를 더욱 신뢰성 있게 만듭니다. 일관성 한 회사가 기계 학습을 사용하여 기업과의 거래를 중단한 고객의 .. 머신러닝 파이프라인 (1) 데이터 과학의 영역을 탐색하다보면, "기계 학습 파이프라인"이라는 용어를 접할 수 있습니다. 이 기술은 원시 데이터가 가치 있는 통찰력으로 떠오를 때까지 다양한 단계를 거쳐 조정하는 전략적 과정으로, 기계 학습 파이프라인의 내부 작동, 그것의 이점, 그것이 제시하는 도전 및 실제 적용을 분석해보도록 하겠습니다. 머신러닝 파이프라인이란? 결론적으로 이 내용의 핵심은 머신 러닝(ML) 파이프라인으로 데이터를 원시 상태에서 머신 러닝 모델에 맞게 정교하고 가치 있는 상태로 이동할 수 있도록 하는 프로세스의 자동화된 시퀀스입니다. 핵심은 머신 러닝(ML) 파이프라인으로 데이터가 원시 상태에서 머신 러닝 모델에 맞게 정교하고 가치 있는 상태로 흐를 수 있도록 하는 자동화된 일련의 프로세스입니다. 예를 들어, 브라.. 생성 모델 (7) 주요 특징 - AI 시스템은 우리의 일상 생활에 통합되어 있지만, 그들의 의사 결정 과정은 윤리적인 우려와 신뢰성에 대한 의문을 제기할 수 있습니다. - 연구자들은 AI 의사 결정에 대한 설명을 인간이 이해하기 쉬운 방식으로 제공하기 위해 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 생성 모델의 사용을 탐구하고 있습니다. - 생성 모델은 입력 기능과 출력 레이블이 서로 어떻게 관련되어 있는지 학습하여 데이터의 기본 구조를 이해하려고 합니다. - 차별적 모델은 서로 다른 데이터 클래스 간의 경계를 학습하고 교육 데이터에서 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터를 분류하는 데만 초점을 맞추고 있습니다. - SVM, 로지스틱 회귀 분석 및 인공 신경망은 차별적 모델의 예이며, 생성적 적대적 네트워크(GAN) 및 VAE(V.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 14 다음
